Shortest项目v0.4.5版本发布:测试工具的重大改进
Shortest是一个专注于JavaScript测试领域的开源项目,它提供了轻量级、高效的测试工具链。该项目特别注重开发体验和测试效率,通过简洁的API设计和强大的功能集成,帮助开发者快速构建可靠的测试套件。
核心改进
1. 缓存清理机制的健壮性增强
开发团队修复了缓存文件夹缺失时的清理问题。在之前的版本中,如果缓存目录不存在,清理操作可能会导致意外错误。新版本通过增加存在性检查,确保了清理操作的稳定性。这一改进对于持续集成环境尤为重要,因为在这些环境中缓存目录可能被频繁创建和删除。
2. ES模块兼容性提升
针对现代JavaScript生态系统中常见的ES模块问题,本次更新特别改进了__dirname
的兼容性处理。在ES模块环境下,传统的__dirname
变量不可用,新版本通过替代方案解决了这一问题,使得工具在ES模块和CommonJS模块环境下都能正常工作。
3. 错误处理机制优化
错误处理是测试工具的核心能力之一。v0.4.5版本引入了更完善的错误捕获和报告机制,能够更清晰地展示测试过程中出现的各种问题。改进后的错误处理不仅包括测试用例本身的错误,还涵盖了测试环境配置、依赖加载等环节可能出现的问题。
新增功能
1. 单个测试用例执行功能
一个显著的新特性是支持从测试文件中执行单个测试用例。开发者现在可以通过命令行指定要运行的特定测试,这在调试大型测试套件时特别有用。例如,当某个文件包含多个测试用例时,可以只运行失败的测试,而不需要执行整个文件。
2. 网页环境配置选项
新增的config.web
选项为前端开发者带来了便利。通过简单的配置,开发者可以指定测试运行在网页环境中的行为,这为前端组件的测试提供了更好的支持。该选项可以控制网页特定的行为,如DOM操作、事件模拟等。
3. 工具注册表重构
项目内部进行了架构优化,引入了ToolRegistry
机制。这一改变使得工具的功能扩展更加模块化和可维护。从开发者角度看,这意味着未来的功能添加和定制化会更加容易,同时也为插件系统奠定了基础。
开发者体验提升
除了上述功能改进,本次更新还包含多项提升开发者体验的优化:
- 贡献指南更新,使新贡献者更容易上手项目
- 测试用例类的引入,为测试代码提供了更好的结构和类型支持
- 内部代码重构,提高了项目的可维护性和扩展性
这些改进使得Shortest在保持轻量级的同时,提供了更强大的测试能力和更友好的开发体验。对于JavaScript开发者来说,v0.4.5版本是一个值得升级的选择,特别是在需要高效测试管理和精确控制测试执行的场景下。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









